17 minut 
Jakiś czas temu przeprowadziliśmy analizę czy planowana budowa nowego sklepu Dino w warszawskim Wilanowie jest konsekwentną realizacją strategii lokalizacyjnej tej sieci czy może stanowi wyjątek od ustalonych reguł. Korzystając z modelu ML (machine learning) oszacowaliśmy score potencjału na lokalizację nowego sklepu dla wszystkich adresów w Warszawie. Zbudowany przez nas model okazał się na tyle predyktywny, że uplasował wilanowską lokalizację na 10 miejscu w rankingu najlepszych miejsc do budowy marketu Dino w Warszawie (spośród ok. 130 tysięcy adresów).
Powstanie sklepu budzi jednak kontrowersje wśród okolicznych mieszkańców, którzy nie są zadowoleni z nowego sąsiedztwa. Postanowiliśmy więc sprawdzić jak zmieni się jakość życia mieszkańców Zawad po wybudowaniu sklepu Dino na rogu ulic Jara i Sytej w Wilanowie. Do tego celu wykorzystaliśmy opracowany przez nas wielokryterialny wskaźnik jakości życia.
Geneza wskaźnika jakości życia na poziomie punktu adresowego - jak powstał wskaźnik?
Korzystając z platformy Algolytics, a dokładnie z modułu Location Intelligence, jesteśmy w stanie opisać każdy punkt adresowy w Polsce zestawem około 900 zmiennych. Dane te obejmują wiele obszarów i pozwalają na uzyskanie kompleksowego opisu lokalizacji, cech fizycznych budynku i jego mieszkańców, a także otoczenia i czynników zewnętrznych. Tak duża szczegółowość informacji pozwoliła nam na wybór tych cech, które mogą najbardziej wpływać na jakość życia mieszkańców. W kolejnym kroku zmienne te zostały znormalizowane i połączone w 34 wskaźniki cząstkowe jakości życia, które pogrupowaliśmy w 10 szerszych kategorii tematycznych.
| Kategoria | Opis wskaźnika szczegółowego |
| Infrastruktura techniczna i cyfrowa | Wskaźnik dostępu do Internetu, obliczony w oparciu o maksymalną prędkość pobierania danych z uwzględnieniem medium transmisyjnego |
| Wskaźnik dostępu do dróg, uwzględniający klasę drogi, rodzaj nawierzchni odległość do najbliższej drogi i rodzaj budynku | |
| Środowisko przyrodnicze | Wskaźnik jakości powietrza, uwzględniający średnie roczne stężenia NO2,PM10 i PM2,5 |
| Wskaźnik zanieczyszczenia hałasem (średnio w dzień i w nocy) | |
| Wskaźnik bliskości obiektów uciążliwych uwzględniający odległość minimalną do najbliższego obiektu i liczbę obiektów w promieniu 1km | |
| Wskaźnik zagrożeń naturalnych uwzględniający odległość do obszarów zagrożonych powodzią, osuwiskami, ruchami masowymi | |
| Bezpieczeństwo | Wskaźnik bliskości obszarów górniczych |
| Wskaźnik bliskości zakładów stwarzających zagrożenie wystąpienia poważnej awarii przemysłowej uwzględniający liczbę obiektów w promieniu 1km | |
| Wskaźnik bliskości komisariatu/komendy policji | |
| Wskaźnik bliskości komendy/jednostki gaśniczej PSP | |
| Wskaźnik dostępności obiektów służących schronieniu ludności (schronów i miejsc doraźnego schronienia) | |
| Warunki ekonomiczne | Znormalizowany indeks dochodowy |
| Edukacja | Wskaźnik bliskości placówek opieki nad dziećmi do 3 lat (żłobek, klubik dziecięcy) |
| Wskaźnik bliskości przedszkoli uwzględniający placówki publiczne i niepubliczne | |
| Wskaźnik bliskości szkół podstawowych uwzględniający placówki publiczne i niepubliczne | |
| Wskaźnik jakości kształcenia w szkołach średnich uwzględniający średni wynik (liczony jako średnia ważona 0,35 z języka polskiego, 0,35 z matematyki i 0,3 z angielskiego) z egzaminu dojrzałości w trzech najbliżej położonych placówkach | |
| Zdrowie | Wskaźnik bliskości SOR |
| Wskaźnik bliskości szpitala | |
| Wskaźnik bliskości placówki medycznej | |
| Wskaźnik bliskości apteki | |
| Kultura i rekreacja | Wskaźnik dostępności obiektów sportowych (siłownia, siłownia zewnętrzna, hala sportowa, boisko, basen, kort tenisowy) |
| Wskaźnik dostępności zieleni (lasy i parki) | |
| Transport | Wskaźnik dostępności komunikacji lokalnej (autobus, tramwaj, metro) uwzględniający odległość do najbliższego przystanku i liczbę przystanków w okolicy |
| Wskaźnik dostępności komunikacji regionalnej - kolej | |
| Wskaźnik dostępności stacji paliw konwencjonalnych uwzględniający odległość do najbliższej stacji paliw i ich liczbę w okolicy | |
| Wskaźnik dostępności punktów ładowania prądem uwzględniający odległość do najbliższego punktu ładowania i ich liczbę w okolicy | |
| Dostępność usług publicznych i komercyjnych | Wskaźnik dostępności urzędów (uwzględniający odległości do ZUS, US, Urzędu Gminy, Starostwa Powiatowego, Placówki pocztowej) |
| Wskaźnik dostępności zakładów fryzjerskich uwzględniający odległość do najbliższego salonu fryzjerskiego i ich liczbę w okolicy | |
| Wskaźnik dostępności zakładów weterynarii uwzględniający odległość do najbliższego punktu weterynaryjnego i ich liczbę w okolicy | |
| Wskaźnik dostępności gabinetów kosmetycznych uwzględniający odległość do najbliższego gabinetu kosmetycznego i ich liczbę w okolicy | |
| Wskaźnik dostępności lokali gastronomicznych uwzględniający odległość do najbliższego punktu gastronomicznego i ich liczbę w okolicy | |
| Wskaźnik dostępności automatów paczkowych i punktów partnerskich firm kurierskich uwzględniający odległość do najbliższego automatu paczkowego / punktu partnerskiego i ich liczbę w okolicy | |
| Wskaźnik dostępności sklepów spożywczych wybranych sieci handlowych uwzględniający odległość do najbliższego sklepu i ich liczbę w okolicy | |
| Zagęszczenie zabudowy | Wskaźnik zagęszczenia zabudowy |
Obiektywna vs. subiektywna jakość życia - co opisują i jakie są ich ograniczenia?
Ocena jakości życia jest nie tylko tematem, który w ostatnim czasie stał się niezwykle popularny w mediach, ale jest również przedmiotem badań i analiz prowadzonych przez środowiska naukowe. Istotną kwestią jest podejście do wykonania oceny jakości życia i zrozumienie różnicy pomiędzy obiektywną i subiektywną jakością życia.
Obiektywna jakość życia opisuje warunki „zastane” i mierzalne: odległość do punktów usługowych i transportu, natężenie hałasu i zanieczyszczeń, dostęp do zieleni, wyniki szkół, dostęp do opieki medycznej, bezpieczeństwo, dochody itd. To wskaźniki oparte na danych rejestrowych i analizach przestrzennych na nich wykonanych. Ich atutem jest porównywalność między miejscami i w czasie oraz odporność na chwilowe nastroje; ograniczeniem — to, że nie zawsze oddają to, co jest ważne dla konkretnych ludzi (np. przedszkole może być blisko, ale nie ma to znaczenia dla osób nieposiadających dzieci).
Subiektywna jakość życia to ocena mieszkańców: satysfakcja z okolicy, poczucie bezpieczeństwa, postrzegana dostępność, „przywiązanie do miejsca”. Źródłem są badania ankietowe i jakościowe. Jej siłą jest uchwycenie preferencji i percepcji, które realnie sterują zachowaniami. Słabością — wrażliwość na oczekiwania i efekty adaptacji (to samo środowisko bywa oceniane różnie przez różne grupy, a oceny zmieniają się w czasie i pod wpływem wydarzeń).
W praktyce te dwa porządki potrafią się rozchodzić. Wiejskie otoczenie może obiektywnie wypadać słabiej (dalszy dostęp do usług), a jednocześnie być subiektywnie oceniane bardzo wysoko (cisza, zieleń, relacje społeczne). Z kolei centralne dzielnice dużych miast mają wysoki wynik obiektywny (gęsta sieć usług i transportu), lecz część mieszkańców ocenia je gorzej z powodu tłoku, kosztów czy hałasu.
Podejście hybrydowe - połączmy realne warunki z preferencjami społecznymi
Najlepsze rezultaty daje podejście hybrydowe: obiektywny, powtarzalny pomiar warunków łączony z preferencjami społecznymi. W praktyce oznacza to (1) budowę wskaźnika z obiektywnych miar na poziomie adresu oraz (2) nadanie wag kategoriom i wskaźnikom cząstkowym na podstawie badań opinii. Taki indeks jest jednocześnie diagnozą (co faktycznie jest dostępne) i odzwierciedleniem priorytetów mieszkańców (co powinno mieć większe znaczenie).
Właśnie takie podejście zastosowaliśmy w budowie wskaźnika jakości życia. Wagi, które zostały nadane poszczególnym kategoriom tematycznym i wskaźnikom cząstkowym zostały obliczone w oparciu o wyniki badania ankietowego autorstwa SW Research, które zostało przeprowadzone na reprezentatywnej liczbie Polaków. Najpierw respondenci oceniali ważność kategorii dla jakości życia, a następnie – w każdej kategorii – wskazywali trzy najważniejsze wskaźniki cząstkowe. Taki dwuetapowy proces pozwolił połączyć wiedzę ekspercką o konstrukcji wskaźników z realnymi preferencjami mieszkańców. Dzięki temu końcowy indeks ujmuje zarówno „twarde” aspekty środowiska życia (np. dostęp do usług), jak i społeczną ocenę ich znaczenia.
Interpretacja i zastosowania wskaźnika jakości życia
Obliczone wartości wskaźnika jakości życia mieszczą się w przedziale <0-1> – im wyższa wartość tym wyższy dobrostan mieszkańców. Obliczyliśmy również wartości wskaźników w poszczególnych kategoriach tematycznych, co pozwala ocenić wybrane szczególnie interesujące nas aspekty. Warto zwrócić uwagę, że dzięki obliczeniom przeprowadzonym na poziomie punktu adresowego wyniki można elastycznie agregować do dowolnych jednostek odniesienia przestrzennego – od siatki heksagonalnej czy kwadratowej, przez poszczególne kwartały ulic czy osiedla, po dzielnice miast. W praktyce umożliwia to:
- precyzyjne analizy wewnątrz gminy (różnice między osiedlami, kwartałami zabudowy),
- identyfikację miejsc o niskiej dostępności np. do wybranych usług publicznych i komercyjnych,
- projektowanie bardzo lokalnych inwestycji (np. lokalizacja nowego przystanku),
- ocenę skutków scenariuszy „co-jeśli” (np. dodanie / likwidacja placówki oświatowej).
Analiza jakości życia w ramach dzielic Warszawy
Posłużmy się przykładem Warszawy do analizy jakości życia wewnątrz poszczególnych dzielnic miasta. Poniższa mapa pokazuje średni wskaźnik jakości życia w obwodach spisowych Warszawy, zbudowany z obliczeń na poziomie punktu adresowego i zagregowany do siatki GUS. Wzór przestrzenny jest czytelny: najwyższe wartości koncentrują się w wewnętrznym pierścieniu miasta – w szczególności w rejonach o gęstej sieci usług i transportu szynowego – głównie metra (obszary Śródmieścia, części Żoliborza, Ochoty, północnego Mokotowa oraz zachodniej Woli). To miejsca o krótkich dystansach do edukacji, ochrony zdrowia, handlu, rekreacji i dobrej dostępności komunikacyjnej – komponenty, które silnie podbijają indeks.
Niższe wartości częściej pojawiają się na peryferiach o rozproszonej zabudowie jednorodzinnej i mniejszej gęstości usług – w szczególności na obrzeżach prawobrzeżnej Warszawy oraz w południowych krańcach dzielnic. W tych lokalizacjach brakuje „codziennych” funkcji w zasięgu krótkiego dojścia, a dojazdy częściej wymagają transportu indywidualnego.
Warto podkreślić duże zróżnicowanie wewnątrz dzielnic: nawet w tych samych jednostkach administracyjnych sąsiednie obwody potrafią znacznie różnić się w kontekście jakości życia. To efekt bardzo lokalnych różnic w dostępności (np. odległość do najbliższej szkoły czy przystanku) i struktury zabudowy. Lokalny wskaźnik jakości życia jest więc dobrym narzędziem do precyzyjnej identyfikacji „białych plam” np. w dostępie do usług publicznych i komercyjnych, planowania nowych punktów (np. przychodnia, żłobek) oraz priorytetyzacji inwestycji transportowych tam, gdzie poprawa dostępności najszybciej przełoży się na wzrost jakości życia.
Charakterystyka Zawad - czym cechuje się ten obszar?
Innym zastosowaniem wskaźnika jakości życia na poziomie lokalnym jest ocena skutków scenariuszy „co-jeśli” w kontekście dobrostanu mieszkańców. Przeprowadziliśmy symulację zmiany wskaźnika jakości życia przy założeniu budowy nowego sklepu sieci Dino na rogu ulicy Sytej i Jara w Wilanowie, a dokładnie na obszarze Zawad.
Zawady to obszar Miejskiego Systemu Informacji znajdujący się południowo-wschodniej części dzielnicy Wilanów. Teren ma wciąż półperyferyjny, „podmiejski” charakter: dominuje niska zabudowa jednorodzinna i szeregowa oraz niewielkie osiedla wielorodzinne o rosnącej intensywności. Układ transportowy opiera się głównie na sieci ulic lokalnych (m.in. Vogla, Syta, Bruzdowa, Wał Zawadowski). Komunikacja publiczna jest dostępna, ale mniej częsta niż w centralnych częściach Warszawy; podstawowym środkiem przemieszczania pozostaje samochód, a w relacjach bliskich – ruch pieszy i rowerowy. Struktura usług jest punktowa – koncentruje się przy głównych ulicach i w małych pasażach (np. okolice Placu Vogla). W zasięgu pieszym brakuje większych formatów handlu codziennego, co powoduje relatywnie długie dystanse do pełniejszej oferty spożywczej. Z punktu widzenia jakości życia oznacza to wysokie walory środowiskowe i mieszkalne, ale jednocześnie niedosyt w kategorii „dostępność usług codziennych”. To właśnie w tej luce popytowej osadzona jest nasza symulacja wpływu nowego sklepu DINO na wskaźnik jakości życia w bezpośrednim otoczeniu.
Ocena jakości życia w Zawadach: przed budową Dino
Obecnie wartości wskaźnika jakość życia na obszarze Zawad dzielą go na dwie strefy. Strefa wysokiej jakości życia zlokalizowana wzdłuż zachodniej części obszaru - pomiędzy ulicami Syta na zachodzie, Bruzdowa na wschodzie, Jara na północy i Sady Zawadowskie na południu. Strefa umiarkowanych wartości wskaźnika jakości życia to pozostały obszar Zawad, co szczegółowo można przeanalizować na poniższej wizualizacji.
Symulacja budowy Dino - na czym polegała?
Aby zasymulować powstanie nowego sklepu sieci Dino do warstwy danych dodano planowaną lokalizację i ponownie przeliczono wskaźnik, modyfikując te składowe, które reagują na dostępność sklepów spożywczych. W praktyce była to kategoria „Dostępność usług publicznych i komercyjnych”, w tym wskaźnik cząstkowy opisujący dostępność sklepów spożywczych wybranych sieci. Założenie budowy tego wskaźnika jest takie, że bliskość sklepów spożywczych podnosi jego wartość, ale bezpośrednie sąsiedztwo (dla sklepów w segmencie małych marketów jest to odległość 100 metrów) obniża, gdyż może generować pewnego rodzaju uciążliwości np. hałas, zwiększony ruch samochodowy, a co za tym idzie wzrost zanieczyszczenia powietrza itd.
Analiza objęła 1 456 budynków położonych w granicach Zawad. Dla każdego adresu porównano wskaźnik jakości życia przed i po dodaniu nowego punktu usługowego.
Ocena jakości życia na Zawadach: po budowie Dino
Wyniki przeprowadzonej przez nas symulacji jasno wskazują, że efekt netto jest wyraźnie dodatni:
- 98,6% budynków odnotowuje wzrost wskaźnika jakości życia;
- spadki wskaźnika jakości życia dotyczą budynków położonych w najbliższym sąsiedztwie planowanej inwestycji i występują marginalnie (1,4% adresów) i obejmują ok. 100 mieszkańców (na ok 9 400 mieszkańców w całym obszarze)
- Średni przyrost wskaźnika (w skali 0–1) to +0,00135, co odpowiada +0,27 pp (punktu procentowego); mediana +0,32 pp. Po uwzględnieniu liczby mieszkańców średni wzrost wynosi +0,28 pp.
- Biorąc pod uwagę rozkład zmian dla prawie 50% budynków notowany jest wzrost wskaźnika jakości życia o 0.3-0.4 pp.
- Wskaźnik kategorii „Dostępność usług publicznych i komercyjnych” rośnie przeciętnie o +1,49pp (mediana +1,70%)
W kategoriach praktycznych oznacza to, że ok. 9300 mieszkańców Zawad doświadcza mierzalnej poprawy dostępu do usług codziennych (krótszy dystans do sklepu). Pojedyncze ujemne wahania (ok. 1,4% adresów) są niewielkie liczebnie i populacyjnie, co wynika przede wszystkim z jednorodzinnego charakteru zabudowy wokół planowanej inwestycji.
Zmiany wskaźnika jakości życia w Zawadach po powstaniu Dino
Poniższa wizualizacja prezentuje zmiany wskaźnika jakości życia w poszczególnych punktach adresowych.
Pozwala ona na analizę rozkładu przestrzennego zmian wskaźnika jakości życia, której geometria jest niezwykle czytelna:
- Niewielkie spadki wskaźnika występują tuż przy sklepie – to najbliższe sąsiedztwo, gdzie indeks „karze” za potencjalne uciążliwości (zwiększony ruch, dostawy, hałas). Zjawisko to jest jednak lokalne i małoliczne wobec dominującej poprawy.
- Największy przyrost wskaźnika koncentruje się w bezpośrednim otoczeniu planowanej lokalizacji przy Sytej/Jara. To ciąg ulic i kwartałów na południe i wschód od planowanego sklepu, gdzie najwięcej adresów przechodzi z „umiarkowanej” do „wyższej” dostępności usług codziennych, a które to obszary charakteryzowały się niższymi wartościami wskaźnika jakości życia.
- Strefa kilku–kilkunastu setek metrów od planowanego sklepu nadal wyraźnie zyskuje, ale efekt maleje wraz z dystansem; im dalej od Sytej/Jara, tym słabszy wzrost – choć pozostaje dodatni w znacznej części centralnych i południowych Zawad.
- Dalej wpływ jest marginalny lub zerowy, zwłaszcza jeśli w pobliżu już funkcjonują inne placówki o podobnym profilu do Dino.
Co to znaczy operacyjnie?
- Nowy punkt handlu codziennego wypełnia lukę usługową na południe od ulicy Jara i wschód od ulicy Bruzdowej. Zyskuje więc znaczna większość zabudowy jednorodzinnej i szeregowej, gdzie wcześniej do pełniejszej oferty spożywczej trzeba było iść / jechać dalej.
- Punkty w których jakość życia ulegnie spadkowi są nieliczne, a same negatywne konsekwencje można znacznie ograniczyć działaniami techniczno-organizacyjnymi (np. ekrany zieleni, zarządzanie godzinami dostaw, tarcze akustyczne).
Podsumowując, z perspektywy mieszkańców i planowania lokalnego wynik symulacji jest prosty – bilans jest wyraźnie dodatni i szerokozasięgowy – największa korzyść skupia się w centrum analizowanego obszaru, zanika ku peryferiom, a negatywny wpływ jest punktowy i zarządzalny.
W warstwie menedżerskiej tak policzony scenariusz pozwala:
- precyzyjnie wskazać, które budynki realnie zyskują i o ile,
- uzasadnić lokalne inwestycje towarzyszące (np. ciągi piesze, przejścia),
- oraz planować portfel lokalizacji tak, by „wypełniać białe plamy” i maksymalizować łączny, społecznie odczuwalny wzrost jakości życia.
Przewagi i zastosowania wskaźnika jakości życia na poziomie punktu adresowego
Budowanie wskaźnika jakości życia na poziomie punktu adresowego daje przewagę, której nie zapewniają klasyczne uśrednienia gminne czy dzielnicowe. Taka rozdzielczość pozwala uchwycić realne, „sąsiedzkie” zróżnicowanie warunków życia. Dzięki temu można zarówno agregować wyniki do dowolnych jednostek odniesienia (obwody spisowe, osiedla, siatki), jak i prowadzić analizy sub-gminne, potrzebne do precyzyjnego planowania interwencji. Model pozostaje przy tym transparentny: składa się z 34 wystandaryzowanych wskaźników cząstkowych, aktualizacja indeksu jest powtarzalna, a równocześnie elastyczna — pozwala dodawać nowe źródła lub symulować scenariusze „co-jeśli”.
Zastosowania praktyczne są szerokie. W administracji publicznej wskaźnik wspiera lokalizowanie usług (przychodnie, żłobki, transport publiczny), identyfikację białych plam i priorytetyzację inwestycji w skali ulicy czy kwartału. W biznesie ułatwia dobór lokalizacji (site selection), optymalizację sieci i mikro-targetowanie działań marketingowych, a w sektorze finansowym — ocenę potencjału rynków lokalnych i planowanie dystrybucji oddziałów. Na rynku nieruchomości może zasilać modele wartości i popytu, w ESG — monitorować dostęp do usług i zieleni, a w planowaniu kryzysowym — łączyć jakość życia z ryzykami środowiskowymi.
Indeksy tematyczne tworzone na bazie danych przestrzennych (dopasowane do potrzeb)
Ta sama infrastruktura danych przestrzennych i platforma Algolytics pozwala liczyć analogiczne wskaźniki dopasowane do celu decyzyjnego - np. indeks potencjału handlowego lub indeks atrakcyjności inwestycyjnej. Wspólnym mianownikiem jest rekonfigurowalność: te same cechy przestrzenne można składać w różne koszyki tematyczne i wagi — zależnie od potrzeb — oraz porównywać wyniki w czasie (monitoring zmian) i w przestrzeni (benchmarking). Co ważne, pracujemy wyłącznie na danych nieidentyfikujących osób, a mimo to osiągamy rozdzielczość pozwalającą planować działania per punkt adresowy.
Podsumowanie analizy
Wnioski z analizy lokalizacji nowego sklepu Dino na Zawadach pokazują, że punktowy pomiar jakości życia nie tylko wiernie opisuje stan obecny, lecz także skutecznie ocenia wpływ nowych inwestycji. To praktyczne narzędzie do prowadzenia rozmów o lokalnej polityce mieszkaniowej i usługowej, o rozwoju sieci handlowych oraz o tym, jak — małymi, dobrze ulokowanymi krokami — podnosić codzienny dobrostan mieszkańców.
👉 Wskaźnik jakości życia to tylko jedno z wielu możliwych zastosowań rozwiązań Algolytics łączących dane przestrzenne z wiedzą z Twojej organizacji. Jeśli interesuje Cię, jak takie podejście może wspierać decyzje w Twoim biznesie, administracji czy analizach lokalnych – zapraszamy do kontaktu.
Do wykonania analiz wykorzystaliśmy:
- Moduł Data Quality (https://algolytics.com/pl/produkt/data-quality-jakosc-danych/) + Location Intelligence (https://algolytics.com/pl/location-intelligence/)
- Moduł AutoML ABM (https://algolytics.com/pl/produkt/automatic-business-modeler-automl/)
- Platformę data science AdvancedMiner (https://algolytics.com/pl/produkt/advanced-miner-platforma-data-science/)
